The Human Brainnetome Atlas:接続構造に基づく新たな脳アトラス

The Human Brainnetome Atlas: A New Brain Atlas
Based on Connectional Architecture
Cereb Cortex, Vol.26, No.8, pp.3508-3526, 2016
20170621knakamura

脳の解剖学的構造と心理学,または認知機能とを関連付けるためのヒトの脳アトラスは,ex vivo である組織学
ベースのアトラスから,マルチモーダルかつin vivo であるデジタルなアトラスに移行しつつある.現在の多くの
ヒト脳アトラスは,特定の構造だけをカバーし,細かく分割することができず,また,機能的に重要な接続情報
を持たない.我々は,非侵襲的なマルチモーダル神経イメージング技術を使用して,人間の全脳をマッピングす
るコネクティビティベースの分割手法を設計し,in vivo でその接続構造を明らかにした.結果として得られたヒ
ト脳アトラスは,210 の皮質および36 の皮質下領域を有する.このアトラスは,交差検定されたものであり,解
剖学的および機能的接続の両方についての情報を含む.さらに,BrainMap データベースにより,認知機能をアト
ラスの詳細な構造にマッピングした.このアトラスは,構造,接続性,機能の複雑な関係を探求するための客観
的で安定した出発点を提供し,最終的に人間の脳の働きの理解を向上させる.このヒトのBrainnetome Atlas は,
http://atlas.brainnetome.org で自由にダウンロードでき,健常者および病理学的状態の研究に対し,脳全体の接
続,機能データを容易に利用することが可能である.

大うつ病を患っている若者の表情に対する扁桃体の活動亢進

Amygdala and dorsomedial hyperactivity to emotional
faces in youth with remitted Major Depression
Social cognitive and affective neuroscience vol.11(5), pp.736-745, 2016
170621 ykohri

我々はfMRI を用いて表情認知に対する大うつ病障害のニューロイメージングマーカーを提示する.大うつ病障
害と診断された47 人と健常者37 人に対して表情認知テスト(FEPT)を行った.
FEPT の行動パフォーマンスは,群間で有意に異ならなかった.しかし両方のグループにおいて,表情を基に
感情分類を行った時とただ動物を分類した時とを比較したところ,両側下前頭回に有意な活性を示した.加えて,
大うつ病障害群では両側傍帯状回,中側頭回,右扁桃体を含む多数の領域において活性を示した.また,大うつ
病障害群は両側中側頭回および左上前頭回を含む領域において,健常者群よりも有意に高い活性を示した.
大うつ病障害群は,表情認知タスクでの行動パフォーマンスの低下は示さなかったが,複数の脳領域において
健常者群と比較してより活性が見られた.よって,大うつ病障害群と健常者群の区別が可能であることを示唆し
ている.

パラメトリックfMRI 実験における非線形回帰関数を用いた刺激応答関数の特徴付け

Characterizing Stimulus-Response Functions Using
Nonlinear Regressors in Parametric fMRI Experiments
NeuroImage, vol.8, 1998
20170621 syoshitake

パラメトリック研究設計は,陽電子放射断層撮影研究における実験パラメータ(例:単語提示速度)と局所脳血
流との間の関係を特徴づけるのに非常に有用であることが判明した.前回の論文では,二次多項式展開を用いて,
血流動態反応に対する刺激またはタスクパラメータの非線形関数に適する方法を提示した.ここではfMRI を使用
して,BOLD 反応と実験パラメータとの間の非線形関係をモデル化するこのアプローチを拡張する.統計的パラ
メトリックマッピング(SPM)で採用されている一般線形モデルのコンテキストで,この手法を実装できるよう
にするフレームワークを提示する.統計的推論はこの場合,F 統計に基づいており,この点においてF フィール
ドに対する補正されたP 値の使用に重点を置く.このアプローチは,聴覚の単語提示率を高める効果を検討した
fMRI 研究で説明されている.我々のパラメトリックデザインは,3 つの重要な部位における速度依存反応のさま
ざまな形態を特徴付けることを可能にした.(i)両側の正面領域は,認知セットを確立する際のこの部位の役割を
示唆し,速度にかかわらず単語に対するカテゴリ応答を示した.(ii)両側の後頭側頭領域の活性は,単語速度の増
加に伴って直線的に増加した.(iii)後方の聴覚関連皮質は、単語速度に対する非線形(逆U 字)の関係を示した.

分解に基づいた多目的進化的アルゴリズムの検討

A Survey of Multiobjective Evolutionary
Algorithms Based on Decomposition
IEEE Transactions on Evolutionary Computation, Vol.21, No.3, pp.440-462, 2017
20170621harada

分解は伝統的な多目的最適化においてよく知られた戦略である.しかし,Zhang とLi が2007 年に分解に基づ
く多目的進化アルゴリズム(MOEA/D) を提唱するまで,分解戦略は進化的多目的最適化に広く用いられていな
かった.Zhang とLi によって提案されたMOEA/D は,多目的最適化問題をいくつかのスカラー最適化問題に分
解し,進化的アルゴリズム(EA) を用いてそれらを協調的に最適化する.各サブ問題はいくつかの隣接するサブ問
題から情報を利用することによって最適化される.2007 年のMOEA/D の提案以来,分解に基づくMOEA が研
究者から大きな注目を集めている.いくつかの方向性で研究が進められており,新しい重みベクトル生成法の開
発,新たな分解アプローチの使用,計算資源の効率的な割り当て,再生操作の変更,選択と置換メカニズムの交
配,分解と支配に基づくアプローチのハイブリッド化などが挙げられる.さらに,分解に基づいたフレームワー
クを制約付き多目的最適化,多目的最適化,意思決定者の嗜好への組み込みに拡張するためのいくつかの試みが
行われてきた.加えて,複雑な実問題を解決するために,分解に基づいたMOEA を適用する試みが数多く行われ
ている.本稿では,過去10 年間に提案された分解に基づくMOEA の包括的な調査を提示する.

機能的脳内ネットワークを識別する統計的方法

A Statistical Method to Distinguish Functional Brain
Networks
Frontiers in Neuroscience, Vol.11, Article.66, 201720170620 rhagiwara

神経科学における1 つの主要な問題は,異なる集団の機能的な脳ネットワークの比較,例えば対象および患者のネットワークを区別することである.従来のアルゴリズムは,決定的であると仮定して,ネットワーク間の同型性の探索に基づいている.しかし,生物学的ネットワークは,それらのアルゴリズムによって上手くモデル化できないランダム性を提示する.例えば,同じ母集団の異なる被験者の機能的な脳内ネットワークは,個々の特性のために異なる可能性がある.さらに,異なる集団からの被験者のネットワークは,同じ確率過程を通して生成することができる.したがって,より良い仮説は,ネットワークがランダムプロセスによって生成されることである.この場合,同じグループの被験者は,同じランダムプロセスのサンプルであるのに対して,異なるグループの被験者は,別個のプロセスによって生成される.このアイデアを使用して,2 つ以上のグラフの集団が同じランダムグラフモデルによって生成されるかどうかをテストするANOGVA という統計的検定を作成した.私たちのシミュレーションの結果は,誤検出率を正確に制御できること,および異なるモデルとパラメータによって生成されたランダムグラフを識別するための検定が強力であることを示す.この方法は,また不平衡データに対してロバストであることを示した.一例として,コントロールと自閉症またはアスペルガーと診断された患者からなるfMRI データセットにANOGVA を適用した.ANOGVA は小脳の機能的サブネットワークが対照と自閉症の間で統計的に異なると同定した(p < 0.001).

自然環境に記録されたfNIRS データの機能的事象(AIDE)の自動識別のための新規GLM ベースの手法

A novel GLM-based method for the Automatic
IDenti cation of functional Events (AIDE) in fNIRS
data recorded in naturalistic environments
NeuroImage, Vol.155, pp.291-304, 2017
20170620 sikeda

最近の技術の進歩により,実世界での神経イメージングを行うために使用できるポータブル機能近赤外分光法(fNIRS)デバイスの開発が可能になった.しかし,実際の実験は日々の生活状況を模倣するように設計されているため,イベント開始の識別は非常に困難で時間がかかることがある.本研究では,実世界のfNIRS ニューロ画像データから関数イベント(またはAIDE)の自動識別のための一般線形モデル(GLM)最小二乗適合分析に基づく新しい解析方法を紹介する.この方法の精度と実現可能性を調べるため,原理の証明として(i)ブロック,イベント,および混合設計実験をシミュレートする合成fNIRS データ,および(ii)実験fNIRS データは従来の数字を含む研究室ベースのタスクの中に記録された.AIDE は,シミュレートされたブロック,イベント,および混合設計実験のそれぞれについて89 %,97 %および91 %の精度で,シミュレートされたfNIRS データから機能的事象を回復することができた.実験室ベースの実験では,AIDE はfNIRS 実験測定データから機能的事象の66.7 %以上を回復した.この方法の強さを説明するために,我々は実験室の外で実施された複雑な現実世界の将来の記憶実験において,1 人の参加者のウェアラブルシステムによって記録されたfNIRS データにAIDE を適用した.実験の一環として,2 つの異なる条件(条件1:人との社会的交流,条件2:物体との非社会的交流)について,それぞれ4 つおよび6 つのイベント(参加者がターゲットとやり取りしなければならない動作)があった.AIDE は,それぞれ条件1 と2 について3/4 イベントと3/6 イベントを回復することが可能であった.同定された機能的事象は,参加者の動きおよび行動のビデオ記録からの行動データに対応した.本研究の結果は,「ビヘイビア・ファースト」分析ではなく「脳・ファースト」が可能であり,現実のfNIRS データを分析して現実の検査と機能的なニューロイメージングとのギャップを埋める新しいソリューションを提供できることを示唆している.

調整可能な光学特性を有する液体ファントムを用いた組織の酸素測定機器の比較

Comparison of tissue oximeters on a liquid phantom
with adjustable optical properties
European Conference on Biomedical Optics,vol. 7,no. 8,pp.2973-2992,2016
170620 syokoyama

SafeBoosC 試験は,脳酸素測定と治療ガイドラインを組み合わせることで,新生児の低酸素負荷を50 [%] 削減することができることを示した.しかし,1 つの酸素測定機器による脳酸素測定に基づく指標は,他の酸素測定機器によって直接使用することはできない.新生児頭部をシミュレートした血中脂質ファントムを作製し,異なる酸素測定機器によって得られた酸素値の関係を決定した.1 つの酸素測定機器から他の酸素測定機器に簡単に変換できる係数を計算した.さらに,ヘモグロビン量を25 [M] から70 [M] まで変化させた場合の不確かさを9.2 [%]まで測定した対応するSafeBoosC 介入閾値を決定した。結論として,この論文では,異なる酸素測定機器によって得られた絶対値の比較ができる.

Ventromedial Prefrontal Cortex の非侵襲的刺激により心地よい場面の処理が促進される

Noninvasive Stimulation of the Ventromedial Prefrontal
Cortex Enhances Pleasant Scene Processing
cerebral CORTEX, Vol.27, No.1, 3449-3456, 2017
20170620 sishida

典型的にうつ病患者は不快な感情的要素に向かっていき,快な感情的要素から遠ざかるような偏った注意を示す.イメージング研究はventromedial prefrontal cortex (vmPFC) を含む分散ニューラルネットワークにおける機能不全はこの偏った処理に関連していることを示唆する.したがって,vmPFC の活動の変化は感情刺激の処理における変化を取り持つはずである.ここでは,私たちは機能的核磁気共鳴画像法(fMRI)と脳磁図法(MEG)を用いて2 つの被験者内実験における感情的な場面の処理のvmPFC の抑制性および興奮性の経頭蓋直流電気刺激法の影響を調べた.両方の研究は抑制性tDCS に関連した興奮性が健康な被験者の不快な場面に比べて快の処理を増幅することが示唆された.この調節効果は感覚および前頭前野の皮質領域を含む分散ネットワークにおいて起こり,また非常に初期から後期の処理段階で見られた.所見は感情処理の神経生理学的モデルに関して議論された.独立した健康な被験者のグループと互いに不足を補うニューロイメージング法(fMRI,MEG)にわたる刺激効果の収束はうつ病または情動障害の患者におけるこの新たな刺激アプローチの潜在的な治療的用途のさらなる調査のための基礎を提供する.

brain stimulation, emotion, fMRI, MEG, tDCS

スライディングウィンドウ相関は,安静状態のfMRI における動的機能的接続性を明らかにすることが可能か?

Can sliding-window correlations reveal dynamic
functional connectivity in resting-state fMRI?
Neuroimage, vol.127, pp.242-256, 2016
20170619_mnishizawa

ここ数年の間に,安静状態の機能的核磁気共鳴イメージング(fMRI) に関する研究の焦点は,スキャンセッショ ンの期間にわたって平均化された機能的な接続性の分析から,セッション内の機能的な接続の変化の分析にシフト した.いくつかの研究では動的機能的接続性(dFC) の存在が報告されているが,結果の統計的評価は必ずしも健 全な方法で行われるとは限らず,一部の研究では省略さえもある.この研究では,dFC を検出するために適切な統 計的テストが必要な理由を説明し,それらがどのように実行され,dFC 測定のパフォーマンスを評価するかにつ いて説明し,全身麻酔をされたマカクザルと安静状態のヒトにおける血中酸素濃度依存的シグナル(BOLD)fMRI 記録を用いた方法論を説明する.スライディングウィンドウ相関は,dFC の評価で最も広く使用されているので, 主にスライディングウィンドウの相関に焦点を当てるが,最近提案された非線形測定も考慮される.しかし,シ ミュレーションおよび方法論は一般的であり,任意の尺度に適用することが可能である.まず初めに,シュミレー ションを通して,典型的な10 分間の安静状態のセッションでは,スライディングウィンドウ相関を使用してdFCを検出することは不可能であることを,我々は示す.この予測は,マカクザルとヒトの両方のデータによって検証される.個々のレコーディングセッションのいずれも,DFC が見つかった証拠はない. 第2 に,検出パワーは,測定値のセッション平均または主体平均によって大幅に増加させることが可能である.そうすることで,機能的な接続のほとんどが実際には動的であることがわかった.この研究では,適切な統計的方法を使用することによって,DFC の評価における統計的な落とし穴とその回避方法を認識していきたいと考えている.

瞑想と注意タスクに関連する前頭前野の血行動態反応

Hemodynamic responses on prefrontal cortex related to
meditation and attentional task
Frontiers in systems neuroscience, vol. 8, 2014
20170612_sfujii

近年のニューロイメージング研究では,瞑想が前頭前野において局所的な脳血流を増加させると述べている.現
在の研究では,認知課題中の前頭前野における相対的な血行動態変化を評価するために機能的近赤外分光法を用
いた.18~30 歳の健康な男性被験者22 名は20 分間の瞑想とランダム思考の前後にStroop 課題を行った,反復
測定のANOVA が行われ,続いて「間」と「後」,「前」の状態の平均値において多重比較補正のためにボンフェ
ローニ法による事後解析を行った.瞑想の間は右前頭野に関して,デオキシヘモグロビン濃度が減少し,オキシ
ヘモグロビンとトータルヘモグロビン濃度は増加した.ところが,ランダム思考中は右前頭野においてトータル
ヘモグロビンの濃度が減少し,デオキシヘモグロビンが増加した.反応時間の平均は,瞑想後トータルヘモグロ
ビンにおける減少に付随するStroop 課題中はより短く,注意に関連するタスクではパフォーマンスと効率の向上
を示唆した.我々の知見は、前頭前野の活性化に関連した瞑想が脳血流を増加し,パフォーマンスを向上させる
ことを実証した.